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J-GLOBAL ID:201702276289998208   整理番号:17A1093636

ゴマ油の多変量偽和検出【Powered by NICT】

Multivariate adulteration detection for sesame oil
著者 (21件):
資料名:
巻: 161  ページ: 147-150  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0150B  ISSN: 0169-7439  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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多変量と非標的偽和は実際には油の偽和の実際の例であった。本研究では,1クラスサポートベクトルマシン(OC SVM)はゴマ油の多変量および非標的偽和を検出するためのモデルを構築した。予測モデルは,独立した試験セットによって検証した。結果は,OC-SVMモデルは完全に偽和油を検出することができたことを示した。さらに,種々のレベルの混合食用油の偽和油をモンテカルロ法によりシミュレートし,予測モデルの最小偽和レベルを決定した。以前の研究と比較して,本研究におけるゴマ油のために提案されたOC-SVMモデルは非標的と多変量偽和を検出するためのよりロバストである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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数値計算  ,  有機化合物の物理分析  ,  食品の分析  ,  その他の情報処理 
タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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